양자 역학의 시뮬레이션, 일기 예보에 사용되는 비선형 최적화 및 논리 회로의 최적화 및 최소화와 같은 많은 과학적 문제는 단일 컴퓨터보다 훨씬 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로합니다.오늘날 과학에서 이러한 방법의 채택이 증가함에 따라 합리적인 시간 내에 이러한 문제를 해결할 수있는 환경을 조성 할 수있는 방법을 모색하고 있습니다.1990 년대 초 "그리드 컴퓨팅"이라는 용어가 등장했다.많은 개별 컴퓨터의 계산 자원을 하나의 전체적 개체로 풀링하여 그리드에서 전력에 액세스하는 것만 큼 쉽게 결합 된 컴퓨팅 성능을 제공 할 수있는 접근 방식 .... 로컬 그리드 컴퓨팅 클러스터를 설정하는 것은 매우 간단 해 보입니다.상당한 비용이 듭니다.필요한 자원을 제공하기에 충분한 장비를 구입해야 할뿐만 아니라 유지 보수 및 운영에 반복되는 비용을 지불해야합니다.이것은 때때로 계산 및 일회성 프로젝트를위한 매우 경제적 인 방법이 아닙니다.그러나 그리드 컴퓨팅을 분산시키는 몇 가지 접근법은 90 년대 후반에 제시되었으며 오늘날 많은 사람들이 인터넷에 연결된 매우 강력한 컴퓨터를 가지고 있다는 사실을 기반으로합니다.당신이 그것에 대해 생각한다면, 슈퍼 컴퓨터 센터 나 실험실이 아니라 사람들의 집에는 상당한 양의 컴퓨팅 능력이 있습니다.Distributed.net 및 이후 SETI @ Home 및 BOINC와 같은 플랫폼은 이러한 (사용자) 장치를 사용하여 초기 설정 비용없이 더 강력한 그리드 컴퓨터를 형성하는 방법을 보여주었습니다.그러나 이러한 플랫폼은 대부분 자원 봉사 컴퓨팅, 즉 그들이 원하는 프로젝트에 계산 능력을 기꺼이 기여하는 자원 봉사 참가자에 의존합니다.말할 것도없이, 더 지루한 프로젝트 (예 : 숙제 할당 시뮬레이션)는 합리적인 양의 컴퓨팅 리소스를 끌어들일 기회가 거의 없습니다.